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中国农产品期货市场信息效率分析

发布时间:2017-04-12 06:03

  本文关键词:中国农产品期货市场信息效率分析,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:中国是一个农业大国,农业是中国的经济基础,是关乎国计民生的重大问题。农产品期货市场具有价格发现、套期保值等功能,在中国期货市场中具有十分重要的地位。尽管中国的农产品期货市场得到快速发展,但随之也出现了各种各样的市场矛盾,市场效率较低,农业生产者的利益受到巨大的威胁。农产品期货市场的良好运行,能够有效规避农业生产中的风险,增加在国际市场上的竞争力,进一步解决“三农”问题。信息效率研究一直都是金融研究的核心领域,但是期货市场不同于股票市场,不能简单的套用股票市场的方法。对中国农产品期货市场信息效率的研究虽然在近几年得到了学者的关注,但是成果并不多见。研究中国农产品期货市场的信息效率,有助于中国农产品期货市场的良好发展,保证农业的健康稳定。所以,本文对中国农产品期货市场信息效率的研究具有理论意义和实践意义。本文以中国农产品期货市场的三种代表性农产品期货合约作为研究对象,运用2006-2014年的期货价格数据,进行了实证研究。本文共有五章,主要结构和框架如下:第一章导言阐述了中国农产品期货市场信息效率研究的背景、目的和意义,提出了研究思路和研究方法,总结了论文可能的创新之处和不足。第二章回顾了国内外学术界对于农产品期货市场信息效率研究的理论与相关研究模型。期货市场信息效率是金融界研究的核心领域,但对这一问题的系统性梳理尚不完善,各研究成果之间关系松散。本文在广泛研读国内外相关文献的基础上,遵循时间脉络和层次顺序,全面地归纳和总结了期货市场信息效率的五个主要理论,分析各种理论之间演进关系和脉络,重点对随机游走检验、协整检验、行为金融学检验等实证方法进行梳理,并在此基础上提出己有研究可能的空白点。第三章采用计量经济方法,构建计量经济分析模型,实证研究中国农产品期货市场信息效率。为了解决以往针对农产品期货信息效率研究中,点样品造成的信息缺失或失真,本文选取了中国农产品期货市场的区间样本数据,结合区间事件分析法和GJR-GARCH形式的市场模型,对中国农产品期货市场进行的信息效率进行了分析。研究发现中国农产品期货市场对市场信息的反应程度较小,信息效率较低。其中大豆期货对信息反应较灵敏,玉米第二,小麦最低。第四章采用计算实验金融的方法,利用Swarm平台研究了农产品期货市场中不同类型的市场参与者对期货市场信息效率的影响。信息是影响市场上投资者交易行为重要的因素之一,投资者可以根据信息判断市场走势从而进行交易。本文根据农产品期货市场的特点,选取了间隔多期的期货价格调整系数作为衡量期货市场信息效率的指标。结果表明:套利保值者的比例增加可以明显改善期货市场的信息效率,而事件交易者的影响不大。第五章结论与展望,再一次强调本文的研究意义,并且从完善制度建设、建立统一的信息发布渠道和加强市场参与者的培训等角度,提出了提高中国农产品期货市场的政策建议。
【关键词】:农产品期货市场 信息效率 区间事件分析法 Swarm平台 期货价格调整系数
【学位授予单位】:吉林农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F323.7;F724.5
【目录】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-9
  • 第一章 导论9-14
  • 1.1 研究背景及意义9-10
  • 1.1.1 研究背景9
  • 1.1.2 现实意义9-10
  • 1.1.3 理论意义10
  • 1.2 研究目标10
  • 1.3 相关概念10-11
  • 1.3.1 农产品期货市场10
  • 1.3.2 农产品期货市场效率10-11
  • 1.3.3 农产品期货市场信息效率11
  • 1.4 研究内容及思路11-12
  • 1.5 技术路线12
  • 1.6 研究方法12-13
  • 1.7 本文创新点13
  • 1.8 本文不足13-14
  • 第二章 国内外相关文献综述14-22
  • 2.1 国内外对农产品期货市场信息效率的理论研究14-16
  • 2.1.1 有效市场理论14-15
  • 2.1.2 协同市场理论15
  • 2.1.3 分形市场理论15
  • 2.1.4 新制度经济学15-16
  • 2.1.5 行为金融学16
  • 2.2 国内外对农产品期货市场信息效率的实证方法研究16-20
  • 2.2.1 随机游走检验16-17
  • 2.2.2 协整检验17-19
  • 2.2.3 重标极差分析法19-20
  • 2.2.4 行为金融学20
  • 2.3 国内外文献评述20-22
  • 第三章基于区间事件分析法的农产品期货市场信息效率实证分析22-33
  • 3.1 区间事件分析法理论基础22
  • 3.2 市场模型22-23
  • 3.3 数据来源及说明23-24
  • 3.3.1 连续期货价格数据序列23-24
  • 3.3.2 加权期货价格数据序列24
  • 3.3.3 数据的选择24
  • 3.4 实证分析24-32
  • 3.4.1 事件定义24-26
  • 3.4.2 参数估计26-27
  • 3.4.3 实证结果分析27-32
  • 3.5 本章小结32-33
  • 第四章 基于计算实验金融的农产品期货市场信息效率分析33-42
  • 4.1 Swarm平台及研究思路33-34
  • 4.1.1 Swarm平台33
  • 4.1.2 研究思路33-34
  • 4.2 仿真实验参数的设定34-36
  • 4.3 仿真实验过程设计36-37
  • 4.3.1 仿真实验A36
  • 4.3.2 仿真实验B36
  • 4.3.3 仿真实验C36-37
  • 4.4 实证分析37-41
  • 4.4.1 期货价格调整系数37-38
  • 4.4.2 虚拟市场中事件交易者比例的变化对于信息效率的影响38-39
  • 4.4.3 虚拟市场中套期保值者比例的变化对于信息效率的影响39-41
  • 4.5 本章小结41-42
  • 第五章 结论与建议42-45
  • 参考文献45-53
  • 作者简介53-54
  • 致谢54

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本文编号:300835

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